1.svm（support vector machine）是機器學習中為二分類而設計的一種演算法，旨在找到乙個最佳的分離超平面的分離器，使得資料集上的正負樣本間隔最大。簡單例子如下：
x = [[2,0],[1,1],[2,3]] #三個點
y = [0,0,1] #三個點對應的特徵值
clf = svm.svc(kernel='linear') #clf表示分類器
clf.fit(x,y)
print(clf) #輸出分類器
print(clf.support_vectors_) #輸出哪幾個點是在求得的平面上
print(clf.support_) #輸出在平面上的幾個點是在測試集合中的的幾個
print(clf.n_support_) #輸出1 和 0中的兩個特徵值各有幾個點
print(clf.predict([[2,0]])); #**[2,0]這個點的特徵值 但這個地方必須是乙個列表的形式
獲得結果如下
d:\python\pycharm\python大作業\venv\scripts\python.exe d:/python/pycharm/python大作業/test.py
svc(c=1.0, cache_size=200, class_weight=none, coef0=0.0,
decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='linear',
max_iter=-1, probability=false, random_state=none, shrinking=true,
tol=0.001, verbose=false)
[[1. 1.]
[2. 3.]]
[1 2]
[1 1]
[0]
clf = svm.svc(decision_function_shape='ovo') # 表示分類器3.通常拿到的資料中都會有資料不均衡的問題，這時候就需要我們對資料進行處理。
svc模型不是很好的演算法，感覺面對資料不均衡的問題時，處理之後的結果準確率不是很高，但我因為考研，只是為了應付作業，就沒有換算法。
我的處理方式是，修改權重，關鍵**如下：
clf.class_weight = 'balanced'透過資料結構看C 的引用
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